TensorFlow对象检测API。在训练模型后，如何获得精确度和召回率

Question

我在本地使用自己的数据集训练了Faster_rcnn_Inception模型和其他模型。 但我只能获得带有边框的图像。 我希望获得精确度和召回比较模型。 我在metrics.py中看到'compute_precision_recall'，但我不知道如何使用它。 我的数据集只有一个类。

Answer 1

这些是我要做的以下几项计算精度和召回率指标

1. 在var index = boxCapacities.FindIndex(bc => bc >= itemToStore.Size()); if (index != -1) { boxCapacities[index] -= itemToStore.Size(); } 目录中运行inference_detections.py脚本（在文件中提到用法）。使用此命令将在指定的输出路径中生成检测记录文件。
2. 获取此文件后（假设名称为object_detection/inference），您可以使用此文件借助此repo中的代码来获取精度，召回率和混淆矩阵。详细here中提供了解释代码工作原理的指南。

希望这对您有所帮助